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以战略目标为导向,实现数据现代化

与《麻省理工科技评论》洞察联合制作

尽管各个组织都在努力采纳人工智能和其他依赖数据的新兴技术,但它们常常受到一些根深蒂固的基础问题的制约。这些问题包括:数据的质量和获取难度、管理上的挑战,以及旧有系统架构的复杂性问题。

 

为了应对这些挑战,管理层正在着手更新他们的数据处理能力,重新审视他们的战略规划,并试图建立新的工作流程、系统和方法,以期彻底解决这些顽固问题。

 

Thoughtworks 最近与《麻省理工科技评论》洞察合作,调研来自不同行业的350位数据领导者如何推进他们的数据处理现代化进程。研究的关键内容包括:数据现代化的主要目标与潜在优势、制定未来愿景和策略、常见的难题及其解决策略,以及如何实现组织内部的协调并获取业务部门的支持。

 

获取这份报告,了解数据现代化专家的建议,以及针对三个大型组织的数据现代化项目的详细分析。

有46%的数据和技术领域的高级管理人员认为

提升决策质量是他们进行数据现代化改造的首要目标,这一目标的重要性超过了支持人工智能模型(40%)和实现脱碳(38%)。

请下载这份资料,了解为什么您需要:

确保人工智能战略目标清晰明确,思考获取快速、安全地高质量数据能够对业务带来怎样的价值。

确保数据现代化的目标与公司的整体战略目标一致,并明确了解数据如何助力各个业务部门达成其目标,以赢得关键利益相关者的支持。

在您的数据战略中采用现代软件工程的方法,利用这些方法来解决数据质量、获取和易用性方面的顽固问题。

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获取《麻省理工科技评论》报告

 

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